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Enregistrement W3152732721 · doi:10.1097/sla.0000000000004904

Optimizing Trauma Systems

2021· article· en· W3152732721 sur OpenAlexaff
Ben Beck, Guido Tack, Peter Cameron, Karen Smith, Belinda J. Gabbe

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMajor traumaHealthcare systemGeospatial analysisMedical emergencyEmergency medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a data-driven approach to assessing the influence of trauma system parameters and optimizing the configuration of the Victorian State Trauma System (VSTS). SUMMARY BACKGROUND DATA: Regionalized trauma systems have been shown to reduce the risk of mortality and improve patient function and health-related quality of life. However, major trauma case numbers are rapidly increasing and there is a need to evolve the configuration of trauma systems. METHODS: A retrospective review of major trauma patients from 2016 to 2018 in Victoria, Australia. Drive times and flight times were calculated for transport to each of 138 trauma receiving hospitals. Changes to the configuration of the VSTS were modeled using a Mixed Integer Linear Programming algorithm across 156 simulations. RESULTS: There were 8327 patients included in the study, of which 58% were transported directly to a major trauma service (MTS). For adult patients, the proportion of patients transported directly to an MTS increased with higher transport time limit, greater probability of helicopter emergency medical service utilization, and lower hospital patient threshold numbers. The proportion of adult patients transported directly to an MTS varied from 66% to 90% across simulations. Across all simulations for pediatric patients, only 1 pediatric MTS was assigned. CONCLUSIONS: We have developed a robust and data-driven approach to optimizing trauma systems. Through the use of geospatial and mathematical models, we have modeled how potential future changes to trauma system characteristics may impact on the optimal configuration of the system, which will enable policy makers to make informed decisions about health service planning into the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,365
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,011 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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